Writing | Sanghyuk Chun

9년만에 블로그를 Hugo로 리뉴얼하기로 하였다.

내 멋대로 정리해보는 Machine Learning. PAC Learning & Statistical Learning Theory

NIPS 2012에 발표된 Practical Bayesian Optimization of Machine Learning Algorithms 정리

Google Deep Mind에서 2016년 Nature에 발표한 matering the Game of Go with Deep Neural Network and Tree Search 정리. 이 논문은 바둑 프로그램 AlphaGo에 대한 논문이다.

내 멋대로 정리해보는 Machine Learning. Multi-armed Bandit

내 멋대로 정리해보는 Machine Learning. Recommendation System with Implicit Feedback

내 멋대로 정리해보는 Machine Learning. Recommendation System

ICML 2015에 발표된 Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention 정리

2015년에 arXiv에 upload된 A Neural Algorithm of Artistic Style 논문 리뷰

Kaggle competition Poker rule induction 문제 해결기

내 멋대로 정리해보는 Machine Learning. Deep Learning

내 멋대로 정리해보는 Machine Learning. Reinforcement Learning

Google Deep Mind에서 NIPS 2014에 발표한 Recurrent Models of Visual Attention 정리

Google Deep Mind에서 NIPS 2013에 발표한 Playing Atari with Deep Reinforcement Learning 정리

ArXiv에 업로드되어있는 Recurrent Neural Network Regularization 정리

내 멋대로 정리해보는 Machine Learning. Neural Network Introduction

Google이 작성한 현재 ImageNet classification competition state-of-art이고 ICML 2015에 발표된 Batch Normalization 정리

내 멋대로 정리해보는 Machine Learning. Dimensionality Reduction

내 멋대로 정리해보는 Machine Learning. EM algorithm

내 멋대로 정리해보는 Machine Learning. Clustering

내 멋대로 정리해보는 Machine Learning. Classification

2014/06/16 조경현 박사님의 Deep learning seminar 요약 내용

내 멋대로 정리해보는 Machine Learning. Convex Optimization

내 멋대로 정리해보는 Machine Learning. Information Theory

내 멋대로 정리해보는 Machine Learning. Decision Theory

내 멋대로 정리해보는 Machine Learning. Algorithm

내 멋대로 정리해보는 Machine Learning. Overfitting, Regularization, Model Selection, Curse of dimension 등

내 멋대로 정리해보는 Machine Learning. 기본적인 Background Knowledge 중 하나인 Probability Theory

내 멋대로 정리해보는 Machine Learning. 간단한 Introduction

2014년 6월 21일부터 26일까지 있었던 ICML 후기

2014년 KAIST Network Science 수업 Scale Free Network 내용 요약

2014년 KAIST Network Science 수업 Small World Network 내용 요약

2014년 KAIST Network Science 수업 Random Network 내용 요약

2014년 KAIST Network Science 수업 Measures and Metric 내용 요약

2014년 KAIST Network Science 수업 Graph theory 내용 요약

2014년 KAIST Network Science 수업 Introduction 내용 요약

Geoffrey Hinton 교수가 2012년 Coursera에서 강의 한 Neural Networks for Machine Learning 강의 4주차와 5주차 요약글

Geoffrey Hinton 교수가 2012년 Coursera에서 강의 한 Neural Networks for Machine Learning 강의 3주차 요약글

Geoffrey Hinton 교수가 2012년 Coursera에서 강의 한 Neural Networks for Machine Learning 강의 2주차 요약글

Geoffrey Hinton 교수가 2012년 Coursera에서 강의 한 Neural Networks for Machine Learning 강의 첫 주차 요약글

NIPS 2006에 발표된 LMNN, 그리고 2007년에 발표된 LMCA 정리

Distance Metric Learning에 대해 설명하는 글

단기강좌 인터넷 속의 수학에서 첫째날 강의인 'Can I really reach anyone in 6 steps?' 의 요약글 2 중 2

단기강좌 인터넷 속의 수학에서 첫째날 강의인 'Can I really reach anyone in 6 steps?' 의 요약글 2 중 1

단기강좌 인터넷 속의 수학에서 둘째날 강의인 'How does Netflix recommend movies?' 의 요약글 2 중 2

단기강좌 인터넷 속의 수학에서 둘째날 강의인 'How does Netflix recommend movies?' 의 요약글 2 중 1

2013년 10월 31일, 11월 1일 양일간 진행되었던 단기강좌 인터넷 속의 수학에 대한 전체 개요글

NDSL에서 있었던 Paper review session에서 나왔던 교수님의 Comment를 정리하고 논문 리뷰는 어떻게 적는 것인가를 다룹니다

Stanford Andrew Ng교수의 Coursera 강의 중 Linear Regession 부분을 요약한 글

Stanford Andrew Ng교수의 Coursera 강의 첫 주차를 듣고 요약한 글